DuAn_Thang8/md_file/fix_Perfect Separation_Donation.md

Tổng kết: Khắc phục lỗi Phân tách hoàn hảo (Perfect Separation) cho mô hình Quyên góp

Tôi đã hoàn tất việc xử lý sự cố hồi quy Logistic cho biến Quyên góp (Donation). Thay vì sử dụng phương pháp Cực đại hóa mức độ hợp lý (Maximum Likelihood Estimation - MLE) thông thường vốn tạo ra các sai số vô cực khi dữ liệu mất cân bằng (88% đồng ý), tôi đã áp dụng thuật toán Firth's Penalized Likelihood.

1. Chi tiết thực hiện

• Lập trình thuật toán: Tạo mới kịch bản run_firth_logistic.py. Kịch bản này tự động giải bài toán tối ưu bằng thuật toán L-BFGS-B, đưa hàm Log-Likelihood bị phạt (cộng thêm 0.5 * log|I|) về điểm cực tiểu.
• Hội tụ thành công: Thuật toán đạt mức độ hội tụ hoàn hảo Firth Optimization Success: True trên toàn bộ tập mẫu (N=200 quan sát hợp lệ không chứa biến khuyết).
• Khôi phục kết quả thống kê: Tính ngược lại Ma trận Thông tin Fisher (Fisher Information Matrix) từ điểm hội tụ để lấy ra Sai số chuẩn (SE), từ đó xuất các giá trị Z, P-value, và Odds Ratio (OR).

2. Kết quả của mô hình mới

Tip

Các hệ số thổi phồng (như OR = hàng nghìn) đã hoàn toàn biến mất. Các tỷ số chênh (Odds Ratio) bây giờ đều nằm trong khoảng thực tế từ 0.26 đến 10.6, chứng tỏ mô hình cực kỳ tin cậy và có thể dùng để báo cáo khoa học.

• Lực cản mạnh mẽ từ Phi dịch vụ (DES): Sự bức xúc về quản lý kém (Dirty, Unsafe) là lý do chính khiến người dân từ chối quyên góp (P-value = 0.0005, OR = 0.412).
• Khoảng cách: Nhà càng xa công viên, xác suất quyên góp càng giảm mạnh (P-value = 0.0304, OR = 0.569).
• Giá trị Văn hóa (CES): Dù nằm ở mức ý nghĩa biên (p \approx 0.11), Thụ hưởng văn hóa (CES) và Thời gian lưu trú (Time) tiếp tục duy trì xu hướng tác động tích cực đến quyết định quyên góp (OR > 1.6). Ngược lại, Dịch vụ sinh thái thuần túy (RES) lại không hề có tác động (p = 0.57).

3. Các thay đổi về File

• Bảng báo cáo thống kê đầy đủ đã được xuất ra định dạng CSV tại: Logistic_Results_Donation_Firth.csv.
• Cập nhật Readme.md phần 4.D, phản ánh sự thay đổi phương pháp và bổ sung những hiểu biết mới (insight) về khoảng cách, nghề nghiệp và sự kìm hãm của DES.